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水下通信技术发展现状及展望

潜艇、无人潜航器的应用在战争中具有重要甚至决定性意义,俄罗斯近年来不断搁置航母发展,但始终没有减弱战略核潜艇的投入力度,新型的“北风之神”型潜艇是支撑其实现军事战略的重要依托。由于水下环境不同于大气条件,且复杂多变,水下通信一直以来都是困扰各国海军的现实难题,一般国家只能实现100米深度、Kb级、间歇性的传输能力,严重制约了潜艇的情报获取、指挥控制和通信传输。目前,各国正在下大力研究破解水声音通信瓶颈,部分在实验层面已经取得了一定进展,但其实用性、可靠性还有待实践检验,需要客观分析看待。本期优选相关文章,供研究参考。

  • 2022-01-10
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一文读懂智能网联封闭测试场的现状和挑战

智能网联封闭测试场应具备全覆盖、低延时的路侧通信设备,支持LTE-V2X、5G、Wi-Fi等协议。可进行三个级别测试:L1和L2级自动驾驶的ADAS系统测试;L3及以上等级自动驾驶的测试;车车通信,车路协同系统和装备的测试。 全国目前约有50个封闭测试场(已建成和待建设),其中30个具备智能网联汽车测试能力。交通部认定北京通州、重庆车检院、西安长安大学三个智能网联封闭测试场;工信部和交通部联合认定江苏泰兴、上海临港、湖北襄阳三个智能网联封闭测试场。 智能网联封闭测试场建设依然面临诸多挑战:①建设标准不统一,场景差异大;②建设协同性差,数据难共享;③建设成本高,运营收益不佳;④缺乏创新商业模式的测试和验证。

  • 2022-01-10
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智慧高速如何破局实现车联网最先商用落地

5G智能网联广泛应用于自动驾驶、智慧交通和智慧城市领域,高速公路是交通的典型场景之一,探索了5G智能网联在高速公路场景下的技术、方案和应用。通过构建“感知、通信、计算”3方面技术能力,提出了高速公路5G智能网联方案。最后介绍了典型的5G智能网联应用:高速公路物流应用和高速公路治堵。

  • 2022-01-10
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交通数字孪生与交通仿真之间的联系与差异

数字孪生,Digital Twin(数字双胞胎),也被称为数字映射、数字镜像或数字克隆体。它存在于与现实世界相映射的数字空间里,具有全生命周期属性的动态克隆体,通过导入历史和实时数据以及算法模型,在数字世界操作、验证、自我迭代,可反向实时驱动现实世界,甚至能提供先知感应的超体。

  • 2022-01-10
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数字孪生在交通领域中的当下和未来

仿真技术是应用仿真硬件和仿真软件通过仿真实验,借助某些数值计算和问题求解,反映系统行为或过程的模型技术,是将包含了确定性规律和完整机理的模型转化成软件的方式来模拟物理世界的方法,目的是依靠正确的模型和完整的信息、环境数据,反映物理世界的特性和参数。

  • 2022-01-10
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日本5G商用进展分析报告

在移动通信方面,日本市场较为成熟,同时高度饱和。移动渗透率达123.8%,月移动业务ARPU为30.1美元。由于越来越多消费者拥有多部终端,2018年的移动用户数同比增长4%,据知名分析机构OVUM预测,未来几年日本移动用户增长率将维持在4.8%左右,不会出现大规模增长,移动业务的用户数和收入增长将日益趋缓。目前在所有移动用户中,LTE用户占比78%。

  • 2022-01-10
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智能网联车载终端渗透率提升之道

智能网联汽车的车载终端形态多样化,包括传统的2G/3G/4G T-BOX、Tracker、OBD、UBI、智能后视镜、行车记录仪,以及ETC有源车载终端OBU和汽车电子标识无源OBU等。随着5G商用化时代和C-V2X预商用时代来临,智能网联汽车车载终端的产品形态正在发生变化。

  • 2022-01-10
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智能车联网系统未来展望

针对车联网在交通强国与新基建背景下的发展趋势,从智能终端、网联通信、边缘服务、云端管控等多个角度指出了智能车联网系统的发展方向,并探讨了智能车联网系统的发展在海量数据处理、通信与计算协同、边缘服务安全、大规模测试验证方面所面临的问题及相应的发展对策。

  • 2022-01-10
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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密码应用与安全性评估—解决方案

平台摆脱了传统硬件堆叠模式,实现密码设备算力最优化利用,满足虚机云环境、容器云环境等不同场景下的密码应用需求。平台采用插拔式框架设计,实现通用密码服务、典型密码服务、密钥管理服务、专用密码服务的动态接入、无感扩容提供丰富的密码应用SDK,构建全场景的密码应用体系。

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医疗健康大数据洞察报告:2025年医疗健康领域非全日制博士申请者画像

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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下,以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴,以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象,通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响,探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。

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